Rでパネルデータ分析をやってみる - 椅子は硬いほうがいい
１．はじめに 最近は統計処理のためにRを使っている。で、このたびRでパネルデータ分析にチャレンジしてみることにした。パネルデータというのは複数の主体の時系列データをまとめたものである。クロスセクション×時系列のデータ。例えば、1990～2007年の都道府県別一人当たり県民所得データはパネルデータである。この場合は、都道府県別というのがクロスセクションであり、1990～2007年というのが時系列ということになる。 Rでパネルデータ分析を行うためには、パッケージplmが必要である。でもplmはまた別のパッケージを必要としているので、以下のパッケージを"The Comprehensive R Archive Network"からダウンロードして解凍・インストールする必要がある： plm kinship nlme Formula VR sandwich zoo 埼玉大学の並河永先生のウェブページ「
固定効果とランダム効果の区別 - 社会学者の研究メモ
混合効果モデルの話の続き。（引き続き少しテクニカルなので注意。） 「固定効果とランダム効果」の区別については、いくつかの解説テキストやウェブサイトに記述があるが、どうもしっくりこないので私なりの解釈をメモ程度に書いておく。（より詳しくは7/10の研究会にて。） 簡単にいえば、 y=Xβ+◯+ε という推定式の◯のところに、クラスター・ダミー（個人ダミー）が入れば固定効果モデル、その推定値(u)が入ればランダム効果モデルということになるが、いきなりそのように選択肢を示すのではなく、最初に y=α+u+ε の式から話を始めたほうが分かりやすい。ここではα（全体平均）が固定効果パート、u+εがランダム効果パートである。uはクラスター（個体）が個々に持つ真の（変化しにくい）値である。これは動物を対象にした分析などでは遺伝的に決定される部分だと想定されることが多いが、人間を分析対象にした場合は、相対
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